回归中华第3页

测试基础知识

单元测试，集成测试，系统测试，验收测试按测试类型：功能、性能、界面、易用性测试、兼容性测试、安全性测试、安装测试（单元测试：在编码过程中，对每个小程序单元测试）（集成测试：将单元集成在一起后，可称为组件）回归测试

程序宅·2025-02-14 19:13

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

线性回归是比较简单的，从高代、概率论就可以理解，甚

应有光·2025-02-14 17:03

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

3.1线性回归的概念在现实生活中，许多事情都遵循某种线性关系，比如：房价vs面积：房子的面积越大，价格通常越高。工资vs工作经验：工作经验越多，薪资往往更高。

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。

山海青风·2025-02-14 01:14

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

查理零世·2025-02-13 22:23

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive

IT古董·2025-02-13 16:15

常见的深度学习模型总结

应用场景：分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

今日AI和商界事件(2025-02-11)

今日AI大事件主要包括以下几个方面：一、行业竞购与合作变动马斯克组团竞购OpenAI据《华尔街日报》报道，马斯克率投资者财团出价974亿美元竞购OpenAI，欲使其回归开源公益使命。

LS_learner·2025-02-13 09:21

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。

小源学AI·2025-02-13 07:04

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。

江河地笑·2025-02-13 07:01

【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-12 23:04

【干活分享】2025年可以免费问答的一些GPT网站-deepseek等免费gpt

2025年已经到来，大家也都陆续回归到忙碌的工作中。在新的一年里，如何更高效地完成工作任务，提升工作效率，是很多人关心的问题。今天，就为大家分享一些实用性很强的GPT网站，帮助大家在工作中事半功倍。

春晓_春眠花落·2025-02-12 05:56

MINITAB中文教程：统计分析与质量管理

该教程旨在为初学者提供一个友好的起点，通过详细的界面介绍、数据管理、基本统计分析、图形制作、质量控制、回归分析、过程能力分析、假设检验、多元统计和质量改进工具等内容的学习，使用户能够通过实例和练习，提高数据分析和质量管理的实际操作技能

聚合收藏·2025-02-12 04:53

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法

Wthirteen·2025-02-12 03:14

5分钟了解回归测试

1.什么是回归测试（RegressionTesting）回归测试是一个系统的质量控制过程，用于验证最近对软件的更改或更新是否无意中引入了新错误或对以前的功能方面产生了负面影响（比如你在家中安装了新的空调系统

程序员杰哥·2025-02-12 03:43

关于 Ansible 中的一些奇技淫巧整理

所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》ansible-pullansible-pull该指令

山河已无恙·2025-02-12 01:33

时间序列预测领域表现优秀的模型

DeepAR：由Amazon提出的模型，使用自回归循环网络进行概率预测。Spacetimeformer：该模型将输入扁平化为一个大向量，称为时空序列，以包含时间、空间和上下文信息统一的嵌入。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归

广江鹏·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor

xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C

局外人_Jia·2025-02-11 09:05

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

《从安全到定制：软件私有化部署业务实战案例解析》

私有化部署，这一曾经被视为“重模式”的技术方案，正以全新的姿态回归企业视野。它不仅是数据安全的保障，更是企业构建专属数

小小打工人222·2025-02-10 22:06

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识

我们即将意识到，要想用GenAI做任何有意义的事情，你不能只依赖自回归LLM来做决定。我知道你在想什么：“RAG就是答案。”或者微调，或者GPT-5。是的。基于向量的RAG和微调等技术可以提供帮助。

等风来不如迎风去·2025-02-10 16:53

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？

·2025-02-09 22:18

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级

若北辰·2025-02-09 03:57

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

技术博客架构升级：解锁高效写作新体验

这个方案让写作回归纯粹，同时保持了自动化部署的优势。

·2025-02-08 14:18

测试中的第一性原理：回归本质的质量思维革命

要突破这种困境，第一性原理（FirstPrinciplesThinking）提供了独特的解题视角：剥离表象、回归本质，通过基础真理重构质量保障体系。

测试者家园·2025-02-08 11:08

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

机器学习算法分类

应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归

和风化雨·2025-02-07 23:07

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

DDoS/CC 攻击“测压”接口

《中华人民共和国刑法》-第二百八十五条：非法侵入计算机信息系统罪。该条规定，违反国家规定，侵入国家事务、国防建设、尖端科学技术领域的计算机信息系统的，处三年以下有期徒刑或者拘役。

重明鸟 522·2025-02-07 16:55

DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程

一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构

·2025-02-07 13:20

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

·2025-02-07 09:18

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突

alankuo·2025-02-07 08:32

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每

荷泽泽·2025-02-07 06:18

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应

望云山190·2025-02-07 05:11

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast进行时间序列预测3.1使用skforecast进行递归自回归预测

镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

推荐频道

回归中华